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引言：
sql优化是一个大家都比较关注的热门话题，无论你在面试，还是工作中，都很有可能会遇到。接下来看SQL优化的一些小技巧吧
1、避免使用select
字段多时，大表能达到100多个字段甚至达200多个字段；
只取需要的字段，节省资源、减少网络开销；
select * 进行查询时，很可能不会用到索引，就会造成全表扫描。
2、避免在where子句中使用or来连接条件
使用or可能会使索引失效，从而全表扫描；
对于or没有索引的salary这种情况，假设它走了id的索引，但是走到salary查询条件时，它还得全表扫描。也就是说整个过程需要三步：全表扫描+索引扫描+合并。如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就搞定。虽然mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引还是可能失效的。
3、用union all代替union
我们都知道sql语句使用union关键字后，可以获取排重后的数据。
而如果使用union all关键字，可以获取所有数据，包含重复的数据。
4、小表驱动大表
小表驱动大表，也就是说用小表的数据集驱动大表的数据集。
假如有order和user两张表，其中order表有10000条数据，而user表有100条数据。
这时如果想查一下，所有有效的用户下过的订单列表。
select * from orderwhere user_id in (select id from user where status=1)
或者
select * from orderwhere exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1)
前面提到的这种业务场景，使用in关键字去实现业务需求，更加合适。
因为如果sql语句中包含了in关键字，则它会优先执行in里面的子查询语句，然后再执行in外面的语句。如果in里面的数据量很少，作为条件查询速度更快。
而如果sql语句中包含了exists关键字，它优先执行exists左边的语句（即主查询语句）。然后把它作为条件，去跟右边的语句匹配。如果匹配上，则可以查询出数据。如果匹配不上，数据就被过滤掉了。这个需求中，order表有10000条数据，而user表有100条数据。order表是大表，user表是小表。如果order表在左边，则用in关键字性能更好。
总结一下：
in 适用于左边大表，右边小表。
exists 适用于左边小表，右边大表。
不管是用in，还是exists关键字，其核心思想都是用小表驱动大表。
5、提高group by语句的效率
先过滤，后分组
6、多用limit
有时候，我们需要查询某些数据中的第一条，比如：查询某个用户下的第一个订单，想看看他第一次的首单时间。
使用limit 1，只返回该用户下单时间最小的那一条数据即可。
7、复合索引最左特性
创建复合索引，也就是多个字段。
ALTER TABLE student ADD INDEX idx_name_salary (NAME,salary)
满足复合索引的左侧顺序，哪怕只是部分，复合索引生效。
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE NAME='name1'
没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效。
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE salary=3000
复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效。
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE NAME='xxx' AND salary=3000
虽然违背了最左特性，但MYSQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化。
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE salary=3000 AND NAME='name1'
1）理由
复合索引也称为联合索引；
当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则；
联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟Mysql优化器有关的。
8、高效的分页
有时候，列表页在查询数据时，为了避免一次性返回过多的数据影响接口性能，我们一般会对查询接口做分页处理。
在mysql中分页一般用的limit关键字：
select id,name,age from user limit 10,20;
如果表中数据量少，用limit关键字做分页，没啥问题。但如果表中数据量很多，用它就会出现性能问题。比如现在分页参数变成了：
select id,name,age from user limit 1000000,20;
mysql会查到1000020条数据，然后丢弃前面的1000000条，只查后面的20条数据，这个是非常浪费资源的。那么，这种海量数据该怎么分页呢？
优化sql：
select id,name,age from user where id > 1000000 limit 20;
先找到上次分页最大的id，然后利用id上的索引查询。不过该方案，要求id是连续的，并且有序的。还能使用between优化分页。
select id,name,age from user where id between 1000000 and 1000020;
需要注意的是between要在唯一索引上分页，不然会出现每页大小不一致的问题。
9、用连接查询代替子查询
mysql中如果需要从两张以上的表中查询出数据的话，一般有两种实现方式：子查询 和 连接查询。
子查询的例子如下：
select * from orderwhere user_id in (select id from user where status=1)
子查询语句可以通过in关键字实现，一个查询语句的条件落在另一个select语句的查询结果中。程序先运行在嵌套在最内层的语句，再运行外层的语句。
子查询语句的优点是简单，结构化，如果涉及的表数量不多的话。
但缺点是mysql执行子查询时，需要创建临时表，查询完毕后，需要再删除这些临时表，有一些额外的性能消耗。这时可以改成连接查询。具体例子如下：
select o.* from order oinner join user u on o.user_id = u.idwhere u.status=1
10、控制索引的数量
众所周知，索引能够显著的提升查询sql的性能，但索引数量并非越多越好。
因为表中新增数据时，需要同时为它创建索引，而索引是需要额外的存储空间的，而且还会有一定的性能消耗。
阿里巴巴的开发者手册中规定，单表的索引数量应该尽量控制在5个以内，并且单个索引中的字段数不超过5个。
mysql使用的B+树的结构来保存索引的，在insert、update和delete操作时，需要更新B+树索引。如果索引过多，会消耗很多额外的性能。
那么，问题来了，如果表中的索引太多，超过了5个该怎么办？
这个问题要辩证的看，如果你的系统并发量不高，表中的数据量也不多，其实超过5个也可以，只要不要超过太多就行。
但对于一些高并发的系统，请务必遵守单表索引数量不要超过5的限制。
那么，高并发系统如何优化索引数量？
能够建联合索引，就别建单个索引，可以删除无用的单个索引。
将部分查询功能迁移到其他类型的数据库中，比如：Elastic Seach、HBase等，在业务表中只需要建几个关键索引即可。
11、索引优化
sql优化当中，有一个非常重要的内容就是：索引优化。
很多时候sql语句，走了索引，和没有走索引，执行效率差别很大。所以索引优化被作为sql优化的首选。
索引优化的第一步是：检查sql语句有没有走索引。
那么，如何查看sql走了索引没？
可以使用explain命令，查看mysql的执行计划。
例如：
explain select * from `order` where code='002';
结果：
如有错漏之处,敬请指正
